データガバナンス診断サービス

データガバナンス・データ管理態勢を構築できていますか

人工知能(AI)やロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)などを使ったデータの利活用においては、投入するデータの質が結果を左右します。ばらばらに管理していたデータを統合し、データ管理を一元化すると、全社的に情報の流れが整理され、データの定義が共通化されると共に、データの重複の改善や管理コストの削減、セキュリティの強化にもつながります。このため、多くの企業がデータ基盤の構築に取り組み始めています。

しかしながら、データ統合や管理一元化の過程において「データの蓄積レベルが中途半端で戦略と適合していない」「AIやRPAに投入されるデータの質が担保されているのか不明である」「データ基盤を作ったが継続する仕組みがなく陳腐化した」「データに関する明確な管理ガイドラインや指針がなく、データの質に対する説明ができない」といった声が挙がっています。特に、データ管理の継続に困難を感じている企業は多く、大きな課題となっています。適切なデータ管理を継続していくためには、データガバナンスの強化と実行が重要です。

図表1: 持続可能なデータガバナンス・データ管理のポイント

PwCのデータガバナンス診断

PwC Japan監査法人は、アシュアランス業務で培ってきたガバナンスやセキュリティ、内部統制・業務監査などの知見と豊富な経験を生かし、持続的なデータガバナンス態勢の構築状況を診断し、態勢の構築・強化に向けた施策を洗い出す「データガバナンス診断ツール」を開発しています。

図表2: PwCのデータガバナンス診断

本ツールを用いて、ベストプラクティスなどとのギャップ、自社の強みと弱み、データガバナンスにおいて改善するべき点の識別を通じ、現状を診断します。その結果をもとに持続的なデータガバナンス態勢の構築に向けた取り組みに必要な事項を洗い出すことで、自社のビジネスと目標に照らした方針やロードマップの検討・策定を支援します。

図表3: データガバナンス診断の進め方

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主要メンバー

平岩 久人

パートナー, PwC Japan有限責任監査法人

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宮村 和谷

パートナー, PwC Japan有限責任監査法人

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浅水 賢祐

ディレクター, PwC Japan有限責任監査法人

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鮫島 洋一

シニアマネージャー, PwC Japan有限責任監査法人

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中山 崇

パートナー, PwC Japan有限責任監査法人

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